Opencv python2.7を使用して矩形を検出する

Question

opencvを使って長方形（高さと幅を表示する）を検出するPythonコードを作成しましたが、カメラからオブジェクトまでの距離を決定しますが、 （以下に見つけることができます）何が間違っているのか分かりません誰かが私を助けることができれば感謝します私は見つけることができたが、まだエラーを取り除くことができないすべての可能な解決策を試してみました。

ERROR

yuv_red = cv2.cvtColor（フレーム、cv2.COLOR_BGR2YUV） エラー：C：\が\ OpenCVの\モジュール\ imgproc \ SRC \ color.cpp \ master_PackSlaveAddon-のWin32-VC12静電気を構築：8059：エラー：（-215）scn == 3 ||機能品種でSCN == 4 :: cvtColorあなたが誤って括弧を持つバイラテラルフィルタを実装ラインで

import sys 
sys.path.append('C:\Python27\Lib\site-packages') 
import cv2 
import numpy as np 
import argparse 
import math 

############################# Capturing Video Through Camera ######################## 
cap = cv2.VideoCapture(0) 

############# Distance to Camera initial value set to zero ########################## 
Distance_to_Camera=0 

while(True): 

################################# Capture frame-by-frame ########################### 
    ret, frame = cap.read() 

############################ Converting frame(img i.e BGR to YUV) ################### 
    yuv_red = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2YUV) 

    red_color = np.uint8([[[0,0,255]]]) 
    yuv_color = cv2.cvtColor(red_color,cv2.COLOR_BGR2YUV) 
    print yuv_color 

############################### Processing of Image ############################## 

##################### Defining the Range of Red Colour ########################### 
    red_lower = np.array([136,87,111],np.uint8) 
    red_upper = np.array([180,255,255],np.uint8) 

##################### Finding the Range of Red Colour in the image ################### 
    mask = cv2.inRange(yuv_red, red_lower,red_upper) 

####################### Morphological Transformation, Dilation ####################### 

    res = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask = mask) 

##################################################################################### 
    gray = cv2.cvtColor(res,cv2.COLOR_BGR2GRAY)  #Converting the BGR res to Gray 
    blurred = cv2.GaussianBlur(gray, (5,5), 5)  #Blur Image to remove noise 
    blur = cv2.bilateralFilter(blurred, 5,50,50)  #Smooth the image 
    median = cv2.medianBlur(blur,5)     #Reduce noise from image 
    thresh = cv2.threshold(median, 3, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1] #To achieve a better output of white and black 

    frame2, contour, hierarchy = cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) 

##################### Splitting and Merging Image channels ########################### 
    b,g,r = cv2.split(res) 
    ttl = res.size/3 
    Ra = float(np.sum(r))/ ttl 
    print Ra 

    if Ra > 1: 
     c = contours[0] 
     M = cv2.moments(c) 
     x = int(M['m10']/M['m00']) 
     y = int(M['m01']/M['m00']) 

     x,y,w,h = cv2.boundingRect(c) 
     epsilon = 0.01*cv2.arcLength(c, True) 
     approx = cv2.approxPolyDP(c, epsilon, True) 
     perimeter = cv2.approxLength(c,True) 
     area = cv2.contourArea(c) 
     ah = h/40 
     aw = w/40 



     Distance_to_Camera = round(math.sqrt(315/area),4) 
     print Distance_to_Camera 

     approx = cv2.approxPolyDP(c, epsilon, True) 
     print len(approx) 
     shape = len(approx) 

     if shape == 4: 
      print " 4 Sides" 
      rect = cv2.minAreaRect(c) 
      box = cv2.boxPoints(rect) 
      box = np.int0(box) 
      cv2.drawContours(frame,ArithmeticError[box],0,(0,0,255),0) 
      print box 

     if ah == aw: 
################################ Displaying Text on the Image ################################ 
      print "Unknown" 
      cv2.putTextputText(frame,"Unknown",(x+150,y+150),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,2,(255,255,255),4) 
     else: 

################################ Displaying Text on the Image ################################   

      print "Rectangle" 
      cv2.putTextputText(frame,"Rectangle",(x+150,y+150),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,2,(255,255,255),4) 

      output = ("Distance="+str((round((distance+0.0004)*1000))) + "cm" + "X=" + str(aw)+"cm" +"Y="+str(ah)+"cm"+"Perimeter=" +str(round(perimeter/40))+"cm"+"Area="+str(round((area/1.64)/1000))+"cm^2") 
      cv2.imshow('gray',frame) 

    else: 
     cv2.imshow('gray',frame) 

########################################## Output ########################################## 
     cv2.imshow('gray',frame) 
     cv2.imshow('grayscaled',thresh) 

    if cv2.waitKey(20) & 0xFF == 27: 
     break 

##if k == 27:   # wait for ESC key to exit 
## cv2.destroyAllWindows() 

# When everything done, release the capture 
    cv2.destroyAllWindows() 
    cap.release() 



















    [1]: https://i.stack.imgur.com/qB2rx.png 

Answer 1

：

blur = cv2.bilateralFilter(blurred, (5,50,50)

適切な使用を参照してくださいdocs for cv2.bilateralFilter()をチェックしてください。